import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模拟一个示例数据框 data = { 'yr': [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1], 'season': [1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3], 'weathersit': [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2], 'cnt': [100, 150, 200, 250, 120, 180, 220, 280, 110, 160, 230, 290] } day_df = pd.DataFrame(data) # 计算每个分组的cnt均值，并重置索引 day_mean_dataframe = day_df.groupby(by=["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt": "mean"}).reset_index() # 计算每个分组的cnt总和，并重置索引 day_sum_dataframe = day_df.groupby(by=["yr", "season", "weathersit"]).agg({"cnt": "sum"}).reset_index() print("均值数据框:\n", day_mean_dataframe) print("\n总和数据框:\n", day_sum_dataframe)说明： agg({"cnt": "mean"}) 和 agg({"cnt": "sum"}) 分别计算 cnt 列的均值和总和。
原因分析：Mypy对内置与自定义装饰器的处理机制 Mypy对内置的cached_property有特殊的类型推断规则。
版本隔离： 不同的项目或Go版本可以引用不同编译状态的包。
SAX是一种基于事件驱动的XML解析方式，通过startDocument()、startElement()、characters()、endElement()和endDocument()等回调函数逐行解析XML，无需加载整个文档，内存占用小、解析速度快，适用于处理大型文件和资源受限环境，但仅支持单向读取，不可修改文档，适合流式处理场景。
dcc.Location 必须在布局中: 即使它不显示任何内容，dcc.Location 组件也必须放置在应用的 layout 中才能正常工作。
首先安装Boost库并配置开发环境，确保编译器能找到头文件和库文件；然后在代码中包含相应头文件，对需编译的组件如regex、thread等额外链接库文件，而头文件-only组件如smart_ptr无需链接。
通过接口抽象行为，让调用方无需关心具体实现，只需关注行为契约。
#include <string> #include <limits> // for numeric_limits // ... std::string inputStr; int guess; bool isValidInput = false; do { std::cout << "请输入你的猜测: "; std::getline(std::cin, inputStr); // 读取整行 try { guess = std::stoi(inputStr); // 尝试将字符串转换为整数 if (guess >= 1 && guess <= 100) { isValidInput = true; } else { std::cout << "数字超出范围，请在1到100之间。
指针和值类型均可作为map key，前提是可比较；值类型需所有元素可比较，指针比较地址而非指向的值，不可比较类型如slice、map、function等不能作key。
但对于日常的、防御性的注释过滤，这个方法已经足够实用了。
避免在prepare中直接拼接变量： 这是导致参数不匹配错误的主要原因，务必记住在prepare语句中只使用?占位符。
... 2 查看详情 需要包含<windows.h> 填充SYSTEM_INFO结构体后读取wProcessorCount 示例代码： #include <iostream> #include <windows.h> int main() { SYSTEM_INFO sysinfo; GetSystemInfo(&sysinfo); std::cout << "CPU核心数: " << sysinfo.dwNumberOfProcessors << std::endl; return 0; } Linux/Unix平台：使用sysconf 在类Unix系统中，可通过sysconf函数配合_SC_NPROCESSORS_ONLN参数获取在线CPU核心数。
本文介绍了如何使用 scipy.interpolate 库中的 RBFInterpolator 类进行二维样条插值，并实现超出原始数据范围的外推。
可通过挂载源码目录并结合工具如air或fresh实现热重载。
WindowsPath和PosixPath是“具体路径”对象，它们依赖于底层操作系统，并提供与文件系统交互的方法（如exists()、is_dir()等）。
116 查看详情 data := make(chan int, 2) // 发送一些数据 data data // 尝试非阻塞读取 select { case val :=     fmt.Println("读到：", val) default:     fmt.Println("没有可读数据") } 即使channel为空，程序也不会卡住，而是走default分支，输出提示信息。
异常捕获就是为了优雅地处理这些情况，防止程序崩溃，确保用户体验和数据完整性。
不过 SFINAE 在泛型库（如 STL、Boost）中仍广泛存在，理解它对深入掌握模板至关重要。
水仙花数是各位数字的3次幂之和等于自身的三位数，如153；代码通过分离百位、十位、个位并计算立方和判断是否相等，输出153、371、407。
arr本身代表的是这块内存区域的起始地址，并且在编译期就携带了数组的大小信息。

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